基于卷积神经网络的文本分类算法

基于深度卷积神经网络的图像分类

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程

基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout

神经网络最新发展综述

神经网络最新发展综述 学校：上海海事大学 专业：物流工程 姓名：周巧珍 学号：201530210155

神经网络最新发展综述 摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的

基于卷积神经网络的文本分类研究综述

第34卷第3期2019年5月 内蒙古民族大学学报（自然科学版） Journal of Inner Mongolia University for Nationalities Vol.34No.3 May2019 基于卷积神经网络的文本分类研究综述 裴志利1，阿茹娜2，姜明洋2，卢奕南3 （1.内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古通辽028043；2.内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028000；3.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012） ［摘要］随着互联网及其相关技术的高速发展，网络数据呈现出井喷式的增长，其中主要以文本的形式大量 存在，数据在这种增长趋势下，文本分类已经成为越来越重要的研究课题.如今，采用深度学习技术对文本进 行表示受到研究者的极大关注.如采用卷积神经网络对文档进行表示和分类等自然语言处理.本文主要对基 于卷积神经网络的文本分类方法进行了研究，介绍了几个具有代表性的卷积神经网络模型结构.最后提出了 对基于该方法文本分类的展望. ［关键词］卷积神经网络；文本分类；深度学习 ［中图分类号］TP393［文献标识码］A［文章编号］1671-0815（2019）03-0206-05 Survey of Text Classification Research Based on Convolutional Neural Networks PEI Zhi-li1，Aruna2，JIANG Ming-yang2，LU Yi-nan3 （1.College of Computer Science and Technology，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028043，China; 2.College of Mathematics，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028000，China; 3.College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun130012，China） Abstract：With the rapid development of the Internet and related technologies，network data has shown a spurt growth trend，which mainly exists in the form of text.Under this growth trend，text classification has become an increasingly important research topic.The use of deep learning technology to express the text has received great attention.For example， natural language processing such as convolutional neural network is used to represent and classify documents.The text classification method based on convolutional neural network is investigated.Several representative convolutional neural network model structures are introduced.Finally，the prospect of text classification based on this method is proposed. Key wrrds：Convolutional neural network;Text classification;Deep learning 0引言 随着网络媒体的出现，用户生成的内容以飞快的速度填充数据资源，这些数据的自动处理引起了研究者的巨大关注.文本分类是自然语言处理领域的重要任务，包括情感分析、对话分析、文献综述、机器翻译等［1］.文本分类具有多种方法，传统的机器学习分类算法有支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）［2］、朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian Classifier，NBC）［3］、决策树算法（Decision Tree，DT）［4］、K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）［5］等，采用传统算法文本分类时需要人工进行特征提取，耗费时间和精 基金项目：国家自然科学基金项目（61672301）；内蒙古自治区“草原英才”工程产业创新人才团队（2017）；内蒙古自治区科技创新引导奖励资金项目（2016）；内蒙古民族大学特色交叉学科群建设项目（MDXK004）；2019年度内蒙古自治区高等学校“青年科技英才支持计划”（NJYT-19-B18） 作者简介：裴志利，内蒙古民族大学计算机科学与技术学院教授，博士. DOI：10.14045/https://www.360docs.net/doc/906846345.html,ki.15-1220.2019.03.005

一种基于卷积神经网络的图像分类方法

F 福建电脑 UJIAN COMPUTER 福建电脑2018年第2期 基金项目：国家级大学生创新训练计划项目（201610719001）；陕西省大学生创新训练计划项目（1495）。 0引言 图像分类就是利用计算机模拟人类对图像的理解和认知,自动根据图像的内容将图片划分到合适的类别中,它在智能识别、目标检测和信息搜索等计算机视觉领域有着广泛的应用,图像分类问题也一直是计算机视觉的基本问题。目前,关于图像分类的研究大多集中在医学图像、遥感图像等专业领域,而对于自然图像分类的研究较少,虽然分类的算法如K 最近邻算法[1]、决策树算法[2]、神经网络算法[3]、支持向量机算法[4]和一些混合算法[5]能达到较可观的分类效果,但对大数据库的分类,存在训练时间长,准确度低、易出现过拟合等缺点。 由于卷积神经网络[6](Convolutional Neural Network,CNN )具有输入图像不需预处理;特征提取和模式分类同时在训练中产生;权重共享减少了网络训练参数;很强的抗干扰能力等优点。本文首先分析探讨了卷积神经网络结构、原理,提出了一种改进的卷积神经网络,设计了基于该模型的图像分类算法,实验结果表明该模型能提取出大数据库中图像明显特征,可精确地对图像集进行分类。 1卷积神经网络及其改进 CNN 是将卷积运算引入到深度学习模型,属于多层前馈神经网络模型,但与传统不同的是它的输入是二维模式,可以直接处理二维模式,其连接权是二维权矩阵,称为卷积核,基本操作是二维离散卷积和池化。简单地说,CNN 就是能够自动的对于一张图片学习出最好的卷积核以及这些卷积核的组合方式。 1.1CNN 结构 CNN 一般由卷积层、池化层、全连接层和一个输出层(或分类器)组成。每层由多个二维平面块组成,每个平面块由多个独立神经元组成,如图1所示。 卷积层通过卷积运算提取图像的不同特征,包含若干组CNN 训练的参数,即进行学习的卷积核,当前层的卷积核对输入的一组图片做卷积运算,再经过激活函数得到新的特征图像,通常采用卷积离散型将输入原始图像的像素输出为新的像素点,可由公式(1)计算得出: (1) 其中,M β表示输入特征图像的子集;W γαβ表示卷积核;γ表 示网络层数;b γβ表示输出特征映射的偏置,f 表示激活函数,最常用的是sigmoid 函数与双曲正切函数。 卷积层后一般接入池化层来减小数据量,通过池化把输入的特征图像分割为不重叠的矩形区域,而对相应的矩形区域做运算,常见的有最大池化和均值池化。经过交替的卷积层和池化层之后,已经获得了高度抽象的特征图像,全连接层把得到的多个特征映射转化为一个特征向量以完全连接的方式输出,最后对提取的特征进行分类。 1.2CNN 工作原理 在CNN 中,通过神经网络的梯度反向传播算法实现对参数的学习训练,属于有监督学习。在进行学习训练过程中,输入信号的训练输出和实际输出会有一定误差,误差在梯度下降算法中逐层传播,逐层更新网络参数。假设样例(x ,y )的损失函数为C (W ,b ;x ,y ),如式(2)。 (2)为防止过拟合,需增加,L 2范数,如式(3)。 (3) 其中,h W ,b (x )为输入样本x 经过CNN 后的输出,y 为样本的标签真值,λ为控制强度。为了使代价函数尽可能的小,因此需要不断更新每一层的权重W 和偏置项b ,任意一层(假设为γ层)的权重更新如式(4)。 (4) 1.3CNN 的改进 在处理大数据集方面,由于卷积层和池化层数较少,获得的特征图相对不足,因此达不到较好的分类效果。针对该缺点,依据CNN 的卷积层和池化层设置灵活性,不同的结构设置会得到不同结果的特点,对传统CNN 进行了两方面的改进,一方面将卷积层和池化层层数分别增至3层,提高了各层提取图像特征的能力,使分类效果得到改善;另一方面设置卷积核大小为5×5,扫描的步长为2,在提高训练效率的同时也保证了分类精确度。 2基于改进CNN 的图像分类 一种基于卷积神经网络的图像分类方法 张琳林，曹军梅 （延安大学计算机学院陕西延安716000） 【摘要】利用卷积神经网络是深度学习的一种高效识别模型的思想， 将卷积神经网络应用于图像分类中，避免对图像进行复杂的预处理的同时也提高了图像分类的准确度。在分析卷积神经网络结构、 原理及特点的基础上，提出了一种改进的卷积神经网络模型，设计了基于该模型的图像分类算法， 并在大数据库CIFA Ｒ-10下进行实验验证，表明图像分类的准确度高，总结了网络模型对图像分类结果的影响因素。 【关键词】卷积神经网络；图像分类；卷积；池化；特征图像图1CNN 的基本结 构 DOI:10.16707/https://www.360docs.net/doc/906846345.html,ki.fjpc.2018.02.021 46··

卷积神经网络CNN从入门到精通

卷积神经网络CNN从入门到精通 卷积神经网络算法的一个实现 前言 从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。 卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越的效果，[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果，结论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果，[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字进行识别，效果还算不错，接近98%，但在汉字识别上表现不佳，于是想试试卷积神经网络。 1、CNN的整体网络结构 卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： 局部区域感知 权重共享 空间或时间上的采样 局部区域感知能够发现数据的一些局部特征，比如图片上的一个角，一段弧，这些基本特征是构成动物视觉的基础[3]；而BP中，所有的像素点是一堆混乱的点，相互之间的关系没有被挖掘。 CNN中每一层的由多个map组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map 的所有神经单元共用一个卷积核（即权重），卷积核往往代表一个特征，比如某个卷积和代表一段弧，那么把这个卷积核在整个图片上滚一下，卷积值较大的区域就很有可能是一段弧。注意卷积核其实就是权重，我们并不需要单独去计算一个卷积，而是一个固定大小的权重矩阵去图像上匹配时，这个操作与卷积类似，因此我们称为卷积神经网络，实际上，BP也可以看做一种特殊的卷积神经网络，只是这个卷积核就是某层的所有权重，即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数，使得训练出来的模型的泛华能力更强。 采样的目的主要是混淆特征的具体位置，因为某个特征找出来后，它的具体位置已经不重要了，我们只需要这个特征与其他的相对位置，比如一个“8”，当我们得到了上面一个"o"时，我们不需要知道它在图像的具体位置，只需要知道它下面又是一个“o”我们就可以知道是一个'8'了，因为图片中"8"在图片中偏左或者偏右都不影响我们认识它，这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片进行识别。 CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与

综述卷积神经网络：从基础技术到

1 引言 1.1 动机 过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为ConvNet 或CNN）上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言，尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很滞后。事实上，当前计算机视觉领域的很多成果都是将CNN 当作黑箱使用，这种做法是有效的，但其有效的原因却非常模糊不清，这严重满足不了科学研究的要求。尤其是这两个可以互补的问题：（1）在被学习的方面（比如卷积核），究竟被学习的是什么？（2）在架构设计方面（比如层的数量、核的数量、池化策略、非线性的选择），为什么某些选择优于另一些选择？这些问题的答案不仅有利于提升我们对 CNN 的科学理解，而且还能提升它们的实用性。 此外，目前实现CNN 的方法需要大量训练数据，而且设计决策对结果表现有很大的影响。更深度的理论理解应该能减轻对数据驱动的设计的依赖。尽管已有实证研究调查了所实现的网络的运行方式，但到目前为止，这些结果很大程度上还局限在内部处理过程的可视化上，目的是为了理解 CNN 中不同层中发生的情况。 1.2 目标 针对上述情况，本报告将概述研究者提出的最突出的使用多层卷积架构的方法。要重点指出的是，本报告将通过概述不同的方法来讨论典型卷积网络的各种组件，并将介绍它们的设计决策所基于的生物学发现和/或合理的理论基础。此外，本报告还将概述通过可视化和实证研究来理解 CNN 的不同尝试。本报告的最终目标是阐释 CNN 架构中涉及的每一个处理层的作用，汇集我们当前对CNN 的理解以及说明仍待解决的问题。

1.3 报告提纲 本报告的结构如下：本章给出了回顾我们对卷积网络的理解的动机。第2 章将描述各种多层网络并给出计算机视觉应用中使用的最成功的架构。第3 章将更具体地关注典型卷积网络的每种构造模块，并将从生物学和理论两个角度讨论不同组件的设计。最后，第4 章将会讨论CNN 设计的当前趋势以及理解CNN 的工作，并且还将重点说明仍然存在的一些关键短板。 2 多层网络 总的来说，本章将简要概述计算机视觉领域中所用的最突出的多层架构。需要指出，尽管本章涵盖了文献中最重要的贡献，但却不会对这些架构进行全面概述，因为其它地方已经存在这样的概述了（比如 [17, 56, 90]）。相反，本章的目的是为本报告的剩余部分设定讨论基础，以便我们详细展示和讨论当前对用于视觉信息处理的卷积网络的理解。 2.1 多层架构 在近来基于深度学习的网络取得成功之前，最先进的用于识别的计算机视觉系统依赖于两个分离但又互补步骤。第一步是通过一组人工设计的操作（比如与基本集的卷积、局部或全局编码方法）将输入数据变换成合适的形式。对输入的变换通常需要找到输入数据的一种紧凑和/或抽象的表征，同时还要根据当前任务注入一些不变量。这种变换的目标是以一种更容易被分类器分离的方式改变数据。其次，被变换的数据通常用于训练某些类型的分类器（比如支持向量机）来识别输入信号的内容。通常而言，任何分类器的表现都会受到所使用的变换方法的严重影响。 多层学习架构为这一问题带来了不同的前景，这种架构提出不仅要学习分类器，而且要从数据中直接学习所需的变换操作。这种形式的学习通常被称为「表征学习」，当应用在深度多层架构中时即被称为「深度学习」。

(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介

深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。

卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输

卷积神经网络全面解析之算法实现

卷积神经网络全面解析之算法实现 前言 从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。 卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越的效果，[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果，结论是CNN优于其他所有的算法。CNN 在手写体识别取得最好的效果，[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字进行识别，效果还算不错，接近98%，但在汉字识别上表现不佳，于是想试试卷积神经网络。 1、CNN的整体网络结构 卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： ?局部区域感知 ?权重共享 ?空间或时间上的采样 局部区域感知能够发现数据的一些局部特征，比如图片上的一个角，一段弧，这些基本特征是构成动物视觉的基础[3]；而BP中，所有的像素点是一堆混乱的点，相互之间的关系没有被挖掘。 CNN中每一层的由多个map组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map的所有神经单元共用一个卷积核（即权重），卷积核往往代表一个特征，比如某个卷积和代表一段弧，那么把这个卷积核在整个图片上滚一下，卷积值较大的区域就很有可能是一段弧。注意卷积核其实就是权重，我们并不需要单独去计算一个卷积，而是一个固定大小的权重矩阵去图像上匹配时，这个操作与卷积类似，因此我们称为卷积神经网络，实际上，BP也可以看做一种特殊的卷积神经网络，只是这个卷积核就是某层的所有权重，即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数，使得训练出来的模型的泛华能力更强。 采样的目的主要是混淆特征的具体位置，因为某个特征找出来后，它的具体位置已经不重要了，我们只需要这个特征与其他的相对位置，比如一个“8”，当我们得到了上面一个"o"时，我们不需要知道它在图像的具体位置，只需要知道它下面又是一个“o”我们就可以知道是一个'8'了，因为图片中"8"在图片中偏左或者偏右都不影响我们认识它，这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片进行识别。 CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交

深度神经网络全面概述

深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.360docs.net/doc/906846345.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本 文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：

卷积神经网络学习心得

涉及问题： 1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？ 5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个Feature Map有多个神经元。 C1层是一个卷积层（为什么是卷积？卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音），由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入中5*5的邻域相连。特征图的大小为28*28，这样能防止输入的连接掉到边界之外（是为了BP反馈时的计算，不致梯度损失，个人见解）。C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数），共156*(28*28)=122,304个连接。 S2层是一个下采样层（为什么是下采样？利用图像局部相关性的原理，对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息），有6个14*14的特征图。特征图中的每个单元与C1中相对应特征图的2*2邻域相连接。S2层每个单元的4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid函数计算。可训练系数和偏置控制着sigmoid函数的非线性程度。如果系数比较小，那么运算近似于线性运算，亚采样相

当于模糊图像。如果系数比较大，根据偏置的大小亚采样可以被看成是有噪声的“或”运算或者有噪声的“与”运算。每个单元的2*2感受野并不重叠，因此S2中每个特征图的大小是C1中特征图大小的1/4（行和列各1/2）。S2层有12个可训练参数和5880个连接。 图：卷积和子采样过程：卷积过程包括：用一个可训练的滤波器f x去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map了），然后加一个偏置b x，得到卷积层C x。子采样过程包括：每邻域四个像素求和变为一个像素，然后通过标量W x+1加权，再增加偏置b x+1，然后通过一个sigmoid激活函数，产生一个大概缩小四倍的特征映射图S x+1。 所以从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S-层可看作是模糊滤波器，起到二次特征提取的作用。隐层与隐层之间空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。 C3层也是一个卷积层，它同样通过5x5的卷积核去卷积层S2，然后得到的特征map就只有10x10个神经元，但是它有16种不同的卷积核，所以就存在16个特征map了。这里需要注意的一点是：C3中的每个特征map是连接到S2中的所有6个或者几个特征map的，表示本层的特征map是上一层提取到的特征map的不同组合（这个做法也并不是唯一的）。（看到没有，这里是组合，就像之前聊到的人的视觉系统一样，底层的结构构成上层更抽象的结构，例如边缘构成形状或者目标的部分）。 刚才说C3中每个特征图由S2中所有6个或者几个特征map组合而成。为什么不把S2中的每个特征图连接到每个C3的特征图呢？原因有2点。第一，不完全的连接机制将连接

基于深度卷积神经网络模型的文本情感分类

第45卷第$期V o l.45 N o.3计算机工程 C o m p u te r E n g in e e rin g 2019年3月 M a rc h2019 ?开发研究与工程应用?文章编号：1000#428(2019)0$-0$00-09文献标志码：A中图分类号：TP183 基于深度卷积神经网络模型的文本情感分类 周锦峰，叶施仁，王晖 (常州大学信息科学与工程学院，江苏常州213164) 摘要：为高效提取不同卷积层窗口的文本局部语义特征，提出一种深度卷积神经网络（C N N)模型。通过堆叠多 个卷积层，提取不同窗口的局部语义特征。基于全局最大池化层构建分类模块，对每个窗口的局部语义特征计算 情感类别得分，综合类别得分完成情感分类标注。实验结果表明，与现有C N N模型相比，该模型具有较快的文本 情感分类速度。 关键词：情感分析；情感分类标注；深度学习；卷积神经网络；词向量 中文引用格式：周锦峰，叶施仁，王晖.基于深度卷积神经网络模型的文本情感分类[J].计算机工程，2019，45(3):300-308. 英文引用格式：Z H O U J in fe n g，Y E S h ire n，W A N G H u i. T ext sentim ent classification based on deep con volution al neural netw ork m o d e l*J].Com puter E n g in e e rin g，2019，45 (3) ：300-308. Text Sentiment Classification Based on Deep Convolutional Neural Network Model Z H O U J in fe n g，Y E S h ire n，W A N G H u i (School of Inform ation Science and E ngineering，Changzhou Universit;^，C hangzhou，Jiangsu 213164，C hina) [A b s tr a c t]This paper proposes a d e e p C o nvo lutio na l N eural N e tw ork(C N N)m odel to e ffic ie n tly extract semantic features o f d iffe re n t con volution al layer w indow s fo r te x t.The m odel avoids m anually specifying m u ltip le w indo w sizes and retains local semantic features o f diffe re n t w indow s by stacking a n u m b e r o f con volution al l C lassification m odules are b u ilt based on t he G lobal M a x P ooling(G M P)layer to calculate the category score f local semantic features o f each w in d o w.The m odel synthesizes these category scores to com plete the sentiment classification annotation.E xperim ental results show that the m odel has faster text sentim ent classificat o f other C N N m odels. [K e y w o r d s]sentim ent analysis;sentim ent classification a n n o ta tion;deep le a rn in g;C o nvo lutio na l N eural N e tw ork (C N N) ；w ord vector D O I:10.19678/j.issn.1000-3428.0050043 〇概述 情感分析主要通过人类书写的文本分析和研究 人的意见、情感、评价、态度和情绪，是自然语言处理 (N a tu ra l La ng ua ge P ro c e ss in g，N L P)中最热门的研究 领域之一，并在数据挖掘、W e b挖掘和文本挖掘等应 用范畴得到广泛研究[16]。例如，分析电商平台上对 已购商品的点评，群众对政府新颁布的政策法规的 讨论以及消费者对新产品或服务的反馈等。每天数 以亿计的用户文本信息包含了丰富的用户观点和情 感极性，从中可以挖掘和分析出大量的知识和模式。 深度学习为经典数据挖掘任务提供了新的手 段。卷积神经网络（C o n v o lu tio n a l N e u ra l N e tw o rk，C N N)是一种用于处理具有网状拓扑结构数据的深度神经网络（D eep N e u ra l N e tw o r k，D N N)。C N N 通过卷积操作，组合低层特征形成更加抽象的高层特 征，使模型能够针对目标问题，自动学习特征。在文 本情感分类应用中，C N N能够有效避免传统机器学 习方法所面临的样本特征表达稀疏、计算复杂等问题[4]。 目前，以C N N为基础的文本情感分类方法多数 是通过学习文本的一种窗口或多种窗口局部语义信 息，然后提取文本最大语义特征进行情感划分。此 类方法在文本情感分类标注领域已取得较好的效 果。但是目前在文本情感分类标注领域[56]，甚至在 N L P的其他分类问题中[860]，使用的C N N模型多数 采用一个或多个卷积层并行的结构。C N N模型解 决情感分类标注问题时，为了充分捕捉语义的距离 基金项目：国家自然科学基金（61272367);江苏省科技厅项目（BY2015027-12)。 作者简介：周锦峰（1978—），男，硕士，主研方向为机器学习、自然语言处理；叶施仁，副教授、博士；王晖（通信作者），讲师、博士。收稿日期：2018-01-10修回日期：2018-02-27E-m a i l：zhouzhou9076@ https://www.360docs.net/doc/906846345.html,

卷积神经网络

卷积神经网络 摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。 关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别 0 引言 卷积神经网络是人工神经网络的一种已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点，它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 1 卷积神经网络的发展历史 1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野(receptive field)的概念，1984年日本学者Fukushima基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，也是感受野概念在人工神经网络领域的首次应用。神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式(特征)，然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。神经认知机能够利用位移恒定能力从激励模式中学习，并且可识别这些模式的变化形，在其后的应用研究中，Fukushima将神经认知机主要用于手写数字的识别。随后，国内外的研究人员提出多种卷积神经网络形式，在邮政编码识别和人脸识别方面得到了大规模的应用。 通常神经认知机包含两类神经元，即承担特征抽取的S-元和抗变形的C-元。S-元中涉及两个重要参数，即感受野与阈值参数，前者确定输入连接的数目，后者则控制对特征子模式的反应程度。许多学者一直致力于提高神经认知机的性能的研究：在传统的神经认知机中，每个S-元的感光区中由C-元带来的视觉模糊量呈正态分布。如果感光区的边缘所产生的模糊效果要比中央来得大，S-元将会接受这种非正态模糊所导致的更大的变形容忍性。我们希望得到的是，训练模式与变形刺激模式在感受野的边缘与其中心所产生的效果之间的差异变得越来越大。为了有效地形成这种非正态模糊，Fukushima提出了带双C-元层的改进型神经认知机。 Trotin 等人提出了动态构造神经认知机并自动降低闭值的方法[1]，初始态的神经认知机各层的神经元数目设为零，然后会对于给定的应用找到合适的网络规模。在构造网络过程中，利用一个反馈信号来预测降低阈值的效果，再基于这种预测来调节阈值。他们指出这种自动阈值调节后的识别率与手工设置阈值的识别率相若，然而，上述反馈信号的具体机制并未给出，并且在他们后来的研究中承认这种自动阈值调节是很困难的【8】。 Hildebrandt将神经认知机看作是一种线性相关分类器，也通过修改阈值以使神经认知机成为最优的分类器。Lovell应用Hildebrandt的训练方法却没有成功。对此，Hildebrandt解释的是，该方法只能应用于输出层，而不能应用于网络的每一层。事实上，Hildebrandt没有考虑信息在网络传播中会逐层丢失。 Van Ooyen和Niehuis为提高神经认知机的区别能力引入了一个新的参数。事实上，该参数作为一种抑制信号，抑制了神经元对重复激励特征的激励。多数神经网络在权值中记忆训练信息。根据Hebb学习规则，某种特征训练的次数越多，在以后的识别过程中就越容易